Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
幸せになるという最適化問題 - Yuji-log
幸せになるというスキル 仕事とは，他者の要求を満たすことです。従って，仕事で成功するためには，他者は何を求めているのかを知り，その要求を最大限満たす方法を探す必要があります。 一方，幸せとは，自分の要求を満たすことです。従って，幸せになるためには，自分は何を求めているのかを知り，その要求を最大限満たす方法を探す必要があります。 仕事で成功するには，「他者の要求を最大限満たす」という最適化問題，幸せになるには，「自分の要求を最大限満たす」という最適化問題を解く「スキル」が必要なのです。 スキルの良いところ 人生は，幸せになるという最適化問題を解く「スキル」を高めるプロセスだ，という考え方には，さまざまな良いところがあります。 例えば，人生におけるあらゆる経験は，失敗も含めて，スキルを磨くのに役立つと思えます。そう思えたとき，人は失敗を恐れずに挑戦し，過去を肯定することができます。 さらに，今
/favor (Optimize for Architecture Specifics)
/favor: option produces the code that is optimized for a specific architecture or for the specifics of micro-architectures in the AMD and the Intel architectures. Syntax /favor:{blend | ATOM | AMD64 | INTEL64} Remarks /favor:blend (x86 and x64) produces the code that is optimized for the specifics of micro-architectures in the AMD and the Intel architectures. While /favor:blend may not give the be
[PDF] 最適化から見たディープラーニングの考え方 得居 誠也
c � 1. 5 2011 10 [1] ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 2 10 [2, 3] 1 [4] [5] 2. x ∈ X y ∈ Y z = (x, y), Z = X × Y Preferred Networks 113–0033 2–40–1 4 tokui@preferred.jp S = {zi}N i=1 ⊂ Z f : X → Y F = {fθ|θ ∈ Θ} fθ ∈ F F zi S f z = (x, y) �(f, z) f(x) y ES(f) = ( � z∈S �(f, z))/N ES(f) f z = (x, y) E(f) = Ez[�(f, z)] E(f) E(f) f f [6] f� F f� F F ˆ fF E(f) E(f� ) E(f
LoveRubyNet Wiki: OptimizingRubyProgram
2007-04-08 15:26:27 +0900 (544d); rev 5 とばし屋でゆくのだ プログラムが速ければ速いほどいいのは世の必定である。 Ruby でプログラムを書くときは速度を気にしないで済むことが多いが、 それでもものには限度・節度ってもんがある。 使いすてプログラムならまあ、 どんなに遅くてもちゃんと目的が果たせればいいだろう。 しかし、繰りかえし使われるライブラリなどはそれでは困る。 ライブラリは使う期間も長いし、何度もいろいろな場面で使うので、 遅いとちょっと気になる。 そうすると、いわゆる最適化ってやつをすることになる。 よく言われるとおり、 最も有効な最適化はアルゴリズムの最適化 (やり方を変える) である。 だがこれは C だろうとなんだろうと同じなので 「Ruby で」っていうのと関係ないし、 この分野はそれこそ死にもの狂いで専門のひとたちが研究してるわけ
量子アニーリング解説 1
2. アウトライン • 量子力学入門 – 状態、純粋状態、混合状態 • 古典力学の世界と量子力学の世界 • 量子力学の世界 – 純粋状態と混合状態 • 機械学習への応用 – クラス分類問題 • 量子アニーリングによる最適化 • to be con1nued 4. 状態、純粋状態、混合状態 • 古典力学の世界 粒子の状態 (x, p) : 相空間の座標 位置と運動量を決めれば 古典的な粒子の状態は完全に決まる • 量子力学の世界 粒子の状態 | i ： 状態ベクトル 位置と運動量を同時に決めることができない （不確定性原理） 物理的に可能な限り情報を指定し尽くしたとき 「指定の仕方」が、あるベクトル空間の元となる （複素ヒルベルト空間） 5. 状態、純粋状態、混合状態 • 純粋状態 – 前述の「物理的に可能な限り情報を指定し尽くした状態」 を純粋状態と呼ぶ – 普
高円寺の出会い掲示板で見つけた愛 – 会いたっかったあのコへ…
、人間の魅力にあふれた賢い男性だと思います。 「さくら」が出会えないと文句を言う男は間違っている！ あなたは高円寺の出会い掲示板の責任を知っているべきです！ 正直なところ、このサイトを利用している女性の約10％が簡単に会…
Welcome - OpenOpt
You may be interested in our amazing software, alternative to commercial frameworks with obsolete and/or banausic programming constructs. It is completely free (license: BSD) and cross-platform (Linux, Windows, Mac etc) Python language modules. The software is published quarterly since 2007 and already has some essential applications. We expect it to become even more popular when NumPy will got fu
スケジュール調整システム「ちょー助」トップ
会議に、飲み会のスケジュール調整に。 みんなで予定を合わせるための、 新しいタイプの日程調整ツール。 自分の都合を○×で埋めるだけ!! メアドなど個人情報登録も一切不要。 Pick up! 「ちょー助」は同種のサービスの中で最も古く、当時は言わば「発明」でした。 同種の他社サイトが、人名を模したネーミングになっているのも、パイオニアである「ちょー助」の影響と言えます。 現在でも、類似サービスとは一線を画す、機能面の充実を誇っています。
任意の学習率の式に対する効率的なL1正則化の計算方法 : Preferred Research
今回はaveraged FOBOSの導出をしてみたのでその話を書こうかと思ったのですが、導出途中に平均化劣勾配法の場合と大差ないと気付いてしまってテンションが下がってしまいました。というわけで、ちょっとネタを変えて、学習率をいい感じに減衰させながら学習するためにはどうしたらいいのか、ありがちな実装テクニックについて書いてみます。 前提知識 前提知識として最適化問題をどう解くかを知っている必要があります。これについては以前に入門記事を書きましたので適宜ご参照下さい。文字数制限の関係で4回目と5回目のみリンクしておきます。 劣微分を用いた最適化手法について(4) やっとFOBOSが出てくる第4回 劣微分を用いた最適化手法について(完) 感動の最終回 問題提起 最近のオンライン学習において重要なテクニックの1つとして、パラメーター更新の遅延（lazy update）があります。これは、正則化の計
最適化 -ものごとを効率的に行うには-
最適化 最適化 － ものごとを効率的に行うには － 宇野 毅明 （国立情報学研究所・情報学プリンシプル系・助教授） （総合研究大学院大学） 2007年 2月14日 市民講座「8語で談じる情報学」第8回 簡単に自己紹介 簡単に自己紹介 名前： 宇野 毅明 年齢・職種： ３６歳、助教授 研究分野： アルゴリズム理論 － コンピュータプログラムの設計手法の理論 － 速いコンピュータを作ったり、プログラミングの腕を競うの ではなく、「設計方法の違いによる性能の向上」を目指す 最近の研究： ゲノム情報学やデータマイングで出てくる巨大なデー タベースの基礎的（とはいっても非常に時間のかかる）な解析を超 高速で行うアルゴリズムの開発 日課： 子供と遊ぶこと 最適化とは 最適化とは ・ 最適化とは「一番いいものを選ぶ」こと ・ 「一番いいものを選ぶ」って、どういうことでしょう？ 今度、家を買おうと
ネットワークモデル分析 2006年度 Review
経営情報学科 専門科目・2年生以上対象 担当：根本 俊男 （研究室：3号館２階3209研究室） 受講生：約25人（教室：6105）
スライド 1
ゲノム情報科学研究教育機構講義 ネットワーク解析特論 ネットワーク計算の諸問題 渋谷 東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター （兼）情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 tshibuya@ims.u-tokyo.ac.jp http://www.hgc.jp/~tshibuya 今日の内容 ネットワーク計算の諸問題 渋谷 ネットワークを扱った様々な情報科学的な問題 Google マルコフモデル 渋滞シミュレーション 遺伝子制御ネットワーク 遺伝子発見 強連結分解 最短路問題 トポロジカルソート DPより速いアラインメントの厳密解法 A*アルゴリズム、両方向ダイクストラ法 マルチプル・アラインメントの最適解 Google ネットワーク計算の諸問題 渋谷 有名なサーチエンジン 1998年、Larry Page と Sergey Brin が創業 膨大なページデータから的確な
Origin Performance Tuning
■コード最適化 最適化とは？ 性能向上のためのコード実行の効率化を図ることを目的として、そのソース・コードの変更などを行います。このコード最適化においては、まず、そのコードの"hot spot"となる部分を見つけ、その部分の性能向上のための"bottlenecks"を解消することが必要です。 Hot Spot:プログラム中でプロセッサがその実行時間の多くを消費する部分 Bottleneck:プログラム中でプロセッサのリソースを非効率に消費し、プログラムの実行速度の向上を阻害する部分 コードの最適化の目的はプログラムの実行経過時間を短縮することにあります。 コード最適化においては、プログラムの実行時のプロファイルの解析などを 行うツールを有効に使用することが重要です。 最適化において考慮すべき点 最適化の作業を開始する前にプロファイル・ツールを使用してコードのどの部分が最も性能向上の可能性が
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